做量化回测时，大家的数据处理流程一般是怎样的？

做量化策略研究过程中，慢慢发现一个问题：很多时候策略本身并不是最难的部分，数据处理反而会占掉不少时间。 刚开始做一些简单策略时，用日线数据跑一下趋势、均线、轮动之类的逻辑，感觉问题并不明显。但当开始尝试更细一点的策略，比如加入成交量变化、短周期信号或者多个市场的数据后，才发现数据质量对结果影响挺大。

比如同一个策略，如果历史数据存在缺失、时间戳没有处理好，或者复权方式不一致，最后回测出来的结果可能会有比较大的偏差。 之前自己测试策略的时候，也遇到过类似的问题。一个模型回测表现不错，但换数据重新验证后效果明显下降，后来排查发现，并不是策略逻辑的问题，而是部分行情数据处理方式不同导致的。

所以现在自己的习惯是，把数据处理单独放在策略之前。大概流程是： 行情获取 → 数据清洗 → 时间统一 → 指标计算 → 策略回测

比如简单测试行情读取：

import requests
import pandas pd

def get_history_data(symbol):

url = "https://alltick.co/api/history"

params = {
"symbol": symbol,
"period": "daily",
"start_date": "20260101",
"end_date": "20260701"
}

response = requests.get(
url,
params=params,
timeout=10
)

response.raise_for_status()

data = response.json()

return pd.DataFrame(data)

df = get_history_data("AAPL")

print(df.head())
拿到数据之后，一般还需要继续处理，比如检查日期是否连续、价格是否异常、成交量是否存在明显缺失等。 以前觉得回测主要就是验证策略逻辑，现在感觉数据部分其实也是策略的一部分。如果输入的数据不可靠，后面的收益曲线再漂亮也没有太大参考价值。

想请教一下各位做量化研究的朋友： 大家在做策略回测时，数据这一块通常是怎么处理的？ 是直接使用已有数据进行研究，还是会自己建立数据库，把历史行情重新整理一遍？ 另外，对于个人量化研究来说，大家觉得保存Tick级数据的价值大吗？还是日线、分钟线已经能够覆盖大部分策略需求？